一、 工作原理1. 灵蜂ETL工具 之 下图显示了日志解析同步的组件关系。日志解析同步由日志解析模块、过滤转换模块和数据加载模块组成。日志解析模块从指定的解析点（源库日志中事务发生时间）开始，按照提交顺序依次解析日志文件中各个事务包含的DML记录，同时向前移动解析点，并将记录封装为灵蜂ETL工具BeeDI内部格式数据，过滤转换模块根据
# 科普文章：Spark SQL数据抽样
在数据处理和分析中，数据抽样是一项非常重要的技术。当我们面对大规模数据时，往往无法将整个数据集加载到内存中进行分析。因此，我们需要对数据进行抽样，从而获得对整体数据分布的了解，并在一定程度上代表整个数据集。在Spark SQL中，我们可以很方便地对数据进行抽样分析。
## 什么是数据抽样？
数据抽样是指从一个数据集合中选择一部分数据以便对整体数据进行
原创
2024-05-14 05:20:26
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在Spark SQL中，桶抽样（Bucket Sampling）是一种基于哈希分桶的抽样方法，它可以将数据划分为若干个桶（bucket），然后抽取其中一个或多个桶的数据作为样本。桶抽样有两种主要形式：基于分桶列（Bucketed Column）的抽样：这种抽样要求表本身是分桶表（Bucketed Table），并且抽样是基于分桶时指定的列进行的。基于任意列的随机抽样：使用TABLESAMPLE语法，可以基于随机函数（如rand()）或指定列进行分桶抽样，即使表不是分桶表也可以使用。
1.分桶分桶表数据存储 分区针对的是数据的存储路径;分桶针对的是数据文件 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个疑虑。
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2024-05-28 17:11:13
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在使用Apache Spark进行大数据处理时，你可能会遇到一个常见但复杂的问题：如何在Spark SQL中进行抽样并指定数量。这是一个特别有趣且实用的主题。通过抽样，我们可以快速地从大数据集中获取小样本，而这些小样本通常足以进行各种数据分析。接下来的结构将帮助我们深入了解这一过程。
## 备份策略
在进行数据处理之前，确立一套完善的备份策略是至关重要的。我们可以创建一个思维导图来理清楚不同备
在这个博文中，我将深入探讨 Spark 中的抽样问题，解析该问题的背景、技术原理、架构、源码分析以及扩展讨论，通过这些内容帮助读者更好地理解 Spark 抽样的相关知识。
### 背景描述
随着大数据技术的发展，Spark 成为了大数据处理领域的重要工具之一。在数据处理的过程中，抽样操作常用于分析和统计，对于性能监控和数据探索具有重要意义。近年来，随着数据量的迅猛增长，我们对抽样技术的需求愈加
一、sample/**
* 抽样算子,比如从1000ge 数据抽出去10%
* 可以通过sample算子来完成
* 一个最经典的应用案例:就是当spark作业发生数据倾斜的时候,通过该算子完成样本数据的分析
* sample中的参数说明
* withReplacement:是否支持重复抽样(有放回的抽样),
* fraction:抽样的比例 ,是以小
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2024-05-30 13:21:28
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本文主要记录在学习select语句中，需要特别注意的知识点。版本是SQL Server 2008 R2。1、让%不被认为是通配符，可以用escape关键字。--查找产品名称中包含%字符的记录，用/表示后面的%不是通配符
SELECT *
FROM PRODUCT
WHERE PRODUCT_NAME LIKE '%/%%' ESCAPE '/'需要特别注意的是，在代码中任何要转意的地方，必须都要写
水库抽样算法 水库抽样算法为空间亚线性算法，可以在减少计算内存使用量的同时保证抽样数据的均匀性和准确性。水库抽样算法的应用场景输入：一组数据，其大小未知输出：这组数据的k个均匀抽样要求：
进扫描一次数据空间复杂性位O(k)扫描到数据的前n个数字时(n>k)，保存当前已扫描数据的k个均匀抽样水库抽抽样算法的实现申请长度为k的数组A保存抽样；首先保存最先接收的k个数据；当收到第i个数据t时
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2024-10-09 18:14:15
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在大数据处理中的“spark水塘抽样”技术，主要用于从大量数据中进行高效抽样。该技术能对数据集进行均匀抽样，从而减少计算压力。在这个过程中，我们将逐步深入探讨如何在Spark中进行水塘抽样，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南与生态扩展。
### 环境准备
要成功实现Spark水塘抽样，我们首先需要确保环境的设置和技术栈的兼容性。以下是支持的技术栈版本矩阵：
| 组件
# Spark DataFrame 抽样：助你轻松掌握大数据分析
在大数据处理中，尤其是分析庞大的数据集时，我们往往会遇到性能瓶颈。为了提高处理效率，抽样（Sampling）技术显得十分重要。本文将介绍如何在Apache Spark中对DataFrame进行抽样，同时附带具体的代码示例。我们将探讨简单抽样、分层抽样等概念，帮助你熟悉这一重要过程。
## 什么是抽样？
> 抽样是一种从总体中选
原创
2024-09-08 05:50:52
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Spark-SQLSpark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。 与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQL和DatasetAPI。当计算结
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2023-11-25 11:09:20
59阅读
# Spark 分层抽样实现指南
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Spark 实现分层抽样（stratified sampling）。分层抽样是一种常见的数据抽样方法，在抽样过程中，我们根据数据集的特定属性（层）进行抽样。这种方法可以确保每个层的样本数量比例与整体数据集中的比例相同，从而更好地代表整个数据集。
下面是使用 Spark 实现分层抽样的步骤概述：
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-10 04:34:33
378阅读
# Spark分层抽样
## 导言
在大数据领域，由于数据量庞大，往往需要进行抽样操作来减少计算和存储的压力。Spark提供了分层抽样（Stratified Sampling）功能，可以在大数据集中按照特定的分层方式进行抽样。本文将介绍Spark分层抽样的原理和使用方法，并提供相应的代码示例。
## 分层抽样原理
分层抽样是指将总体划分为多个层级，然后在每个层级中进行抽样。这样可以保证每个
原创
2023-12-17 05:14:36
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# Spark分区水塘抽样
## 引言
在大数据处理领域，Spark已经成为一个流行的选择，特别是因为它的速度和高效性。通常情况下，数据量巨大，直接分析可能会导致性能瓶颈。在这种情况下，样本抽取技术显得尤为重要。本文将介绍“Spark分区水塘抽样”的概念、实现方式以及使用示例。
## 水塘抽样简介
水塘抽样是一种随机抽样技术，目的是从大数据集中抽取出一个固定大小的样本。其主要适用场景是数据
原创
2024-10-14 04:48:21
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SparkSQL数据抽象引入DataFrame就易用性而言，对比传统的MapReduce API，Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而，对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说，RDD API仍然存在着一定的门槛。另一方面，数据科学家们所熟悉的R、Pandas等传统数据框架虽然提供了直观的API，却局限于单机处理，无法胜任大数据场景。为了解决这一矛盾，Spark S
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2024-10-26 19:42:36
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一 ，介绍 ：1 ，介绍 ：Spark Streaming 类似于 Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming 有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单的 TCP 套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象原语如 ：map、r
## Spark如何实现抽样
Apache Spark是一个强大的大数据处理引擎，能够处理大量的数据集，并提供多种操作和算法来简化数据分析过程。其中，数据抽样是一个常用的操作，它使数据科学家和工程师能够从大型数据集中获取一个小样本，以快速进行测试和分析。在本文中，我们将深入探讨Spark如何实现抽样，并提供代码示例和可视化关系图。
### 1. 抽样的定义
抽样是从总体中选取部分数据的过程，
一 ，介绍 ：1 ，介绍 ：Spark Streaming 类似于 Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming 有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单的 TCP 套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象原语如 ：map、r
# Spark SQL查询入门及示例
## 1. 引言
随着大数据时代的到来，数据分析和处理变得越来越重要。Spark作为一个快速、通用的计算引擎，提供了强大的数据处理能力。其中，Spark SQL是Spark的组件之一，它提供了一种用于结构化数据处理的API，并支持SQL查询语言。本文将介绍Spark SQL查询的基本概念、用法和示例代码，帮助读者快速上手Spark SQL查询。
## 2
原创
2023-08-20 08:37:13
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